| 基于支持向量机的城市供水管网测压点水压预测研究 |
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| 引用本文： | 平俊晖,王荣和,孙继龙,肖朝红.基于支持向量机的城市供水管网测压点水压预测研究[J].给水排水,2014(11). |
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| 作者姓名： | 平俊晖 王荣和 孙继龙 肖朝红 |
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| 作者单位： | 清华大学深圳研究生院; |
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| 基金项目： | 深圳市引进海外高层次人才;‘孔雀计划’(KQCX20130628155525052);深圳市基础研究计划(JX201105180804A,JCYJ20120616213618826,ZDSY20120619140933512);欧盟第七框架计划(PIRSES-GA-2012318985) |
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| 摘 要： | 随着SCADA系统的不断成熟,供水管网实时状态数据也越来越完整,充分利用这些实时数据对城市供水管网的测压点压力进行预测,是进行管网优化调度的基础。建立了供水管网测压点压力预测的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,利用实时数据进行求解,采用交叉验证的方法优化选择核函数和惩罚参数。实例表明,与BP神经网络相比,SVM模型的预测精度高、结果稳定,各个节点的预测误差均在0.2m以内。
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| 关 键 词： | 供水管网 水压预测 数据驱动 支持向量机 |
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